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THÈSE THÈSE

En vue de l’obtention du

DOCTORAT DE L’UNIVERSITÉ DE TOULOUSE

Délivré par :l’Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE)

Présentée et soutenue le1^erdécembre 2017 par :

Benoît VALÉRY La priorisation humaine

Étude des corrélats cognitifs de l’évaluation des priorités

JURY

ThierryBaccino Président du Jury EmmanuelGardinetti Tuteur D.G.A.

FrédéricDehais Directeur

Nadine Matton Directrice

JordanNavarro Rapporteur

SébastienTremblay Rapporteur

École doctorale et spécialité : EDSYS : Informatique 4200018 Unité de Recherche :

Équipe d’accueil doctoralCDSV- Commande des systèmes et dynamique du vol Directeur(s) de Thèse :

FrédéricDehaiset NadineMatton Rapporteurs :

SébastienTremblayet JordanNavarro

Résumé

La viabilité des systèmes de travail complexes repose en partie sur la capacité des opérateurs à y gérer des tâches concurrentes en fonction de leurs priorités respectives. Il s’agit là d’un processus critique qui, lorsqu’il est défaillant, peut amener à des erreurs de négligence ou de persévération sur certaines opérations.

Les modèles actuels de la priorisation humaine présentent de nombreuses limites : ils sont souvent normatifs et ne rendent pas suffisamment compte de la façon dont les opérateurs utilisenteffectivementl’information disponible dans l’environnement pour le calcul des priorités. Leur faible pouvoir descriptif ne permet pas réellement de comprendre les mécanismes cognitifs contributifs de l’erreur, spécialement dans des situations de surcharge mentale.

Cette thèse, en adoptant l’approche de l’ergonomie cognitive, se donne pour objectif de mieux comprendre et décrire ces processus. En particulier, nous souhaitions répondre aux questions suivantes : comment les opérateurs traitent-ils l’information relative à la priorité des tâches ? Comment résolvent- ils des conflits de polarités ? Lorsque par exemple, une tâche est à la fois très difficile (polarité −) et très importante (polarité +). Enfin, quels sont les rapports fonctionnels entre la priorisation et les processus de contrôle exécutif ? Trois expérimentations fondamentales ont été menées, qui toutes mettaient les participants aux prises avec des situations de double-tâche, où divers attributs (difficulté, importance, marge d’erreur) des tâches étaient manipulés.

Ces tâches reproduisaient des sollicitations des environnements complexes, comme la mémorisation, la surveillance, ou encore le diagnostic sous incertitude.

Les résultats ont montré que, dans des situations de double-tâche,l’évalua- tion dynamique des priorités suivait une logique heuristique non-compensatoire, selon laquelle les priorités cognitives des sous-tâches ne résultaient jamais d’un com- promis linéaire entre l’ensemble de leurs attributs, mais plutôt de leur ordon- nancement et utilisation sélective (expérimentations 1 et 2). De plus, l’utilisation

tisée par la détection d’un conflit pour les ressources (expérimentations 1, 2 et 3).

En outre, nous avons montré qu’une réorientation préférentielle des ressources vers une sous-tâche spécifique, n’avait pas d’influence sur la rationalité globale du comportement des participants, mais plutôt sur leur rationalité locale : les sous-tâches favorisées élicitant des niveaux de performance plus élevés et ceci, d’autant plus que leur demande excédait les capacités des participants (expéri- mentations 1, 2 et 3). Enfin, nous avons montré que la priorisation pouvait aussi influencer l’efficacité de processus couverts, comme l’encodage en mémoire à long-terme, sans pour autant se traduire par une réorientation des ressources attentionnelles ouvertes (expérimentation 3).

L’ensemble des résultats souligne l’importance de la priorisation dans la bonne tenue des systèmes complexes, et suggère une sensibilisation accrue des opérateurs à ces phénomènes lors de leur formation, ainsi qu’une réflexion à plus long terme sur la présentation de l’information dans le contexte des interfaces homme-machine.

ii

Remerciements

Frédéric je te dois la primeur de ces remerciements. Tu es la première personne que j’ai rencontrée il y a de ça presque cinq ans. Depuis, tu m’as toujours manifesté ton soutien et ta confiance. Je te dois une part de ce parcours et de la quiétude qui l’a caractérisé. Ton encadrement : avisé et amical, m’a réellement permis de développer ce travail à ma façon et je t’en remercie.

Nadine, tu as toi aussi fait confiance à un inconnu. Ton extrême disponibilité ; ta gentillesse ; ta patience à écouter mes logorrhées ; l’étendue en même temps que la précision de tes connaissances, ont constitué une ressource importante pour moi. Merci. Avec Frédéric, vous m’avez prouvé que l’activité du doctorant ne se confine pas à la reproduction estudiantine des idées de ses encadrants, mais admet en fait une grande liberté et un bel épanouissement intellectuel. Littéralement, vous ne m’avez pasdirigé, maisencadré.

Sébastien, encadrant hors-cadre et ami hors-pair, tu as, durant ces trois années, été mon interlocuteur privilégié. Je ne compte pas les nœuds théoriques et méthodologiques que nous avons triturés. Notre plaisir se résumait souvent à un problème et à un café. Pour des raisons administratives, ton nom n’apparaît pas où il devrait. Mais ton écoute, ta présence, ton humour, ton humanité, ton travail (aussi) t’honorent. Au même titre que Frédéric ou Nadine, tu es responsable du bon déroulement de cette thèse, et de sa qualité finale.

J’adresse aussi un salut amical à l’équipe Facteurs Humains de l’ISAE, à Kévin, Émilie, Raphaëlle, Vsevolod, Medhi, Eve, Mickaël, ainsi qu’à tous ceux qui ont tracé leur route : Gautier, Thibault, Nicolas, Louise, Kévin (Mandrick), Zarrin. Un merci particulier à Mickaël, qui a encadré mon stage long de recherche ; à Vsevolod qui a souvent été de bons conseils, à Gautier qui m’a épaulé durant mon premier stage court, à Thibault, mec gééééniiiaaaall, qui m’apythonisé. Je garderai un très bon souvenir de vous tous.

Merci encore, à Sébastien Tremblay, Jordan Navarro et Thierry Baccino,

l’évaluer. Je souhaite aussi adresser mes remerciements à la Direction Générale de l’Armement, à l’École Nationale de l’Aviation Civile et à l’Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace, pour avoir soutenu ce projet et m’avoir permis de travailler dans des conditions matérielles exceptionnelles.

Un mot enfin pour toi, Vanessa, qui m’accompagne depuis ce temps. La vie que je mène, thèse ou pas thèse, n’est bonne que par toi. Ce que j’ai fait en trois ans, ne vaut rien à côté de ce que tu m’as fait en huit ans, et en neuf mois. Je souris à l’idée que certains passages de cette thèse, certaines idées théoriques, sont nés de nos discussions et de ton intelligence critique. Et malgré tout ce que tu as pu y apporter en secret, je ne te ferai pas l’affront de te dédier une thèse.

Je te dédie plutôt tout le reste.

iv

Table des matières

R evue de littérature

1 Les erreurs de priorisation en aéronautique

1 L’erreur humaine en aéronautique. . . . 3

1.1 Qu’est-ce qu’une erreur humaine ?. . . 5

1.2 L’émergence des erreurs de priorisation. . . 6

2 Les exigences cognitives des systèmes dynamiques . . . 10

2.1 Situation dynamique et dédoublement du contrôle cognitif . . . 14

2.2 Le contrôle des ressources en situation multitâche . . . 15

3 Conclusion. . . 16

2 La performance humaine en situation multitâche

1.1 L’hypothèse d’un canal unique. . . 25

1.2 La théorie d’une ressource unitaire. . . 27

1.3 La théorie des ressources multiples . . . 31

1.4 Les modèles computationnels de la performance multitâche . . . 34

2 Le contrôle en situation multitâche. . . 36

2.1 Mises en évidence du contrôle . . . 37

2.2 Unité et diversité du contrôle . . . 39

3 La priorisation comme dimension évaluative du contrôle. . . 44

4 Conclusion. . . 46

1 La priorisation comme réponse adaptative à la simultanéité . . . 53

2 Les manifestations empiriques de la priorisation. . . 57

2.1 Priorisation et planification des tâches. . . 58

2.2 Priorisation et allocation des ressources. . . 63

3 Les modèles de la priorisation. . . 76

3.1 La priorité attentionnelle des stimuli . . . 78

3.2 La priorité des stratégies computationnelles . . . 79

3.3 Des attributs des tâches à leur priorité. . . 81

3.4 Un mécanisme métacognitif ? . . . 89

4 Conclusion. . . 91

4 L’oculométrie pour l’étude de la priorisation

2 Le regard et l’attention. . . 101

3 Les mesures oculométriques. . . 103

3.1 Les quatre mouvements de l’œil. . . 103

3.2 Les saccades et les fixations. . . 103

3.3 Analyses sémantiques des mouvements oculaires. . . 105

3.4 Analyses non-sémantiques des mouvements oculaires . . . 106

4 Des usages de l’oculométrie dans le cockpit. . . 106

4.1 Études du comportement oculaire nominal. . . 107

4.2 L’allocation des ressources dans le cockpit automatisé . . . 108

4.3 Étude des situations de pilotage dégradé. . . 109

5 Conclusion. . . 111

5 Problématique

C ontributions 6 Priorisation et charge de travail

2 Méthode. . . 129

2.1 Participants . . . 129

2.2 Matériel . . . 129 vi

2.4 Mesures et plan expérimental. . . 135

2.5 Commentaire préalable sur les analyses corrélationnelles. . . 136

3 Résultats. . . 138

3.1 Analyse de la performance . . . 138

3.2 Analyse de l’allocation des ressources visuelles. . . 139

3.3 Analyses corrélationnelles. . . 142

4 Discussion. . . 147

4.1 Priorisation et heuristiques de décision . . . 148

4.2 Les deux rationalités de la priorisation. . . 150

4.3 Limites. . . 150

7 Les heuristiques de priorisation

2 Méthode. . . 159

2.1 Participants . . . 159

2.2 Matériel . . . 159

2.3 Procédure. . . 161

2.4 Mesures et plan expérimental. . . 164

3 Résultats. . . 165

3.1 Préambule : des comportements oculaires disparates . . . 165

3.2 Analyse de la performance . . . 166

3.3 Analyse de l’allocation des ressources visuelles. . . 170

3.4 Analyses corrélationnelles. . . 171

3.5 Synthèse des résultats . . . 172

4 Discussion. . . 173

4.1 Les déterminants de la priorisation . . . 174

4.2 Les heuristiques de priorisation . . . 176

8 La priorisation en situation d’incertitude

1.1 Priorisation et effets de structure . . . 182

1.2 La priorisation en situation d’incertitude. . . 183

1.3 Objectifs et présentation de l’étude. . . 184

2 Méthode. . . 186

2.1 Participants . . . 186

2.2 Matériel . . . 186

2.3 Procédure. . . 191 vii

3 Résultats comportementaux. . . 195

3.1 Analyse des performances à la sous-tâche de détection de pannes (FPT) . . . 195

3.2 Analyse des performances à la sous-tâche de surveillance de l’écran de vol principal (PFD). . . 197

3.3 Analyse de l’allocation des ressources en condition double-tâche (test). . . 199

3.4 Analyses corrélationnelles. . . 202

4 Discussion des résultats comportementaux. . . 202

5 Résultats des questionnaires. . . 205

5.1 Question ouverte. . . 205

5.2 Évaluation subjective de la performance . . . 206

5.3 Estimations des contingences indice-résultat. . . 207

6 Discussion des résultats des questionnaires. . . 209

7 Discussion générale. . . 211

7.1 L’apprentissage déclaratif dans le cadre de la théorie des ressources multiples . . . 211

7.2 L’apprentissage déclaratif dans le cadre du modèle computationnel ACT-R. . . 212

7.3 Conclusion. . . 214

C onclusion 9 Discussion générale

1.1 La plausibilité psychologique des heuristiques . . . 223

1.2 Vers une définition des règles heuristiques . . . 226

2 La dimension distale de la priorisation : causes et conséquences des manifestations de la priorisation . . . 227

2.1 Les conditions d’apparition de la priorisation . . . 227

2.2 Les conséquences de la priorisation . . . 229

10 Conclusion

viii

2.1 Enrichir la représentation des tâches . . . 240

2.2 Aider au maintien d’une priorisation rationnelle. . . 241

3 Perspectives de recherche. . . 242

3.1 Évaluer systématiquement les dimensions proximales et distales de la priorisation. . . 242

3.2 Étudier la priorisation en situations dégradées . . . 242

3.3 Se réconcilier avec une approche normative de la priorisation . . . 243

3.4 Approfondir l’étude des relations entre la priorisation et le contrôle exécutif. . . 243

3.5 Approfondir l’étude des relations entre priorisation et détection du conflit, par l’utilisation de mesures neurophysiologiques. . . 244

Bibliographie générale. . . 247

A ppendice Autre contribution

Réponses à la question ouverte de la troisième contribution

Consignes

2 Consignes de la double-tâche de N-BACK . . . 291

2.1 Entraînement à la tâche de N-BACK . . . 291

2.2 Tâche de double N-BACK avec récompenses. . . 293

3 Consignes de la double-tâche de surveillance . . . 296

3.1 Phase de familiarisation . . . 296

3.2 Phase d’augmentation de la demande . . . 297

3.3 Phase de familiarisation aux attributs. . . 297

3.4 Phase de test . . . 298

4 Consignes de la double-tâche surveillance et apprentissage probabiliste. . . 300

4.1 Phase d’entraînement à la tâche de surveillance du PFD. . . 300

4.2 Phase d’entraînement à la tâche de prédiction d’une panne. . . 301

4.3 Phase d’entraînement à la double-tâche. . . 302

4.4 Phase d’évaluation : double-tâche. . . 302

4.5 Questionnaire d’évaluation des stratégies individuelles . . . 303 ix

5 Codage de la double-tâche deN-BACK . . . 306

5.1 Définition des variables. . . 306

5.2 Exécution de la tâche. . . 308

6 Codage de la double-tâche de surveillance. . . 329

6.1 Définition des variables et exécution de la tâche . . . 329

7 Codage de la double-tâche de surveillance/prédiction. . . 340

7.1 Sous-tâchePFD . . . 340

7.2 Sous-tâcheFPT . . . 372

x

Liste des figures

Les erreurs de priorisation en aéronautique

1.1 Accidents aéronautiques mortels entre 1960 et 2010 . . . 4

1.2 Le modèle de l’erreur de Reason (1990). . . 4

1.3 Un siècle d’évolution dans le cockpit . . . 11

1.4 L’unité TOTEappliquée à l’enfonçage d’un clou . . . 14

1.5 Cadre d’analyse de l’activité (Leplat,2006). . . 15

La performance humaine en situation multitâche

2.2 Le modèle du filtrage attentionnel deBroadbent(1958) . . . 26

2.3 Le modèle des ressources multiples de Wickens. . . 32

2.4 Modèle de la mémoire de travail (Baddeley,2003). . . 41

2.5 Représentation synthétique du contrôle cognitif. . . 44

Les fondements de la priorisation

3.2 Modèle de l’activité des contrôleurs du trafic aérien (ATCo). . . 56

3.3 Un modèle simple de résolution du problème de la file d’attente. . . 58

3.4 La dynamique « en rafales » de l’activité humaine . . . 59

3.5 Gestion des tâches, dans les dix minutes précédant l’accident du L-1011.. . . 62

3.6 Environnement de la double-tâches de Gopher et al.(1982). . . 64

3.7 L’environnementSYNWORK(Elsmore, 1994) . . . 68

task) utilisée par Matton et al. (2016). . . 70

3.9 Capture d’écran des deux systèmes de vision synthétique (SVS) utilisés dans l’étude deIani et Wickens (2007) . . . 73

3.10 Environnement multitâcheMATBII. . . 88

3.11 Modèle élémentaire de la métacognition . . . 90

L’oculométrie pour l’étude de la priorisation

Première contribution. Priorisation et charge de travail

6.2 Environnement de la tâche deN-Back. . . 132

6.3 Environnement de la double-tâche deN-Back. . . 133

6.4 Séquençage de la double-tâche deN-Back . . . 133

6.5 Taux de détection globaux, par association de difficultés. . . 138

6.6 Coûts des taux de détection . . . 140

6.7 Proportion de temps de fixation. . . 140

6.8 Proportions des temps de fixation pour l’ensemble des troisAOIs . . 143

6.9 Corrélations de Pearson, entre les différences absolues moyennes des temps de fixation, et les taux moyens de détection obtenus, pour chaque combinaison de difficulté. . . 144

Deuxième contribution. Les heuristiques de priorisation

7.2 Des comportements oculaires disparates. . . 166

7.3 Taux de détection global en fonction de la vitesse de rotation. . . 167

7.4 Effet des attributs et du tiertile sur les taux de détection . . . 168

7.5 Effet différencié des attributs sur les temps de fixation, en fonction du tiertile . . . 171

Troisième contribution. La priorisation en situation d’incerti- tude

8.2 Performances obtenus lors de l’entraînement monotâche, à la sous- tâche détection de pannes (FPT) . . . 196

xii

8.4 Effets des priorités sur la performance à la sous-tâche PFD. . . 198 8.5 Densité spatiale des fixations du regard. . . 200 8.6 Une forte disparité inter-individuelle dans l’allocation générale

des ressources visuelles. . . 200 8.7 Relation entre la tendance des participants à se prioriser et

leur niveau de performance globale. Chaque point représente un participant. Comme la figure le suggère, il n’y avait aucune corrélation entre ces deux mesures.. . . 203 8.8 Erreur moyenne de l’évaluation subjective de la performance en

fonction du groupe. . . 206 8.9 Corrélations entre les probabilités de panne estimées et réelles . . . . 208 8.10 Erreur moyenne des estimations des contingences indice-résultat . . 209 8.11 La métaphore computationnelle ACT-R . . . 213

xiii

R evue de

littérature

Les erreurs de priorisation en aéronautique

1 L’erreur humaine en aéronautique. . . . 3

1.1 Qu’est-ce qu’une erreur humaine ?. . . 5

1.2 L’émergence des erreurs de priorisation. . . 6

2 Les exigences cognitives des systèmes dynamiques . . . 10

2.1 Situation dynamique et dédoublement du contrôle cognitif . . . 14

2.2 Le contrôle des ressources en situation multitâche . . . 15

3 Conclusion. . . 16

1. L’erreur humaine en aéronautique

La plus grande part des accidents survenus dans le domaine du transport aérien est aujourd’hui attribuée à l’erreur humaine – principalement celle des pilotes et, plus occasionnellement, celle des opérateurs de maintenance ou des contrôleurs. Malgré une diminution continue du nombre d’accidents mortels, recensés durant ces dernières décennies, on estime que plus de la moitié des accidents impliquent principalement une erreur humaine (Figure 1.1). Par exemple, entre 1996 et 2005, 55 % des accidents mortels qui ont été recensés dans l’aviation commerciale, ont été attribués à l’équipage de bord (Boeing Airplane Safety, 2006). Ce taux est encore plus élevé lorsque l’on considère l’aviation générale, regroupant les vols privés et commerciaux. Par exemple, aux États-Unis, en 2006, 79 % des accidents mortels, survenus dans le domaine de l’aviation générale, ont été attribués à des erreurs de pilotage (Krey, 2007).

Pour autant, le transport aérien demeure le moyen de transport le plus sûr. En effet, le risque moyen de périr lors d’un vol commercial est de 1/12 500 000, soit 65 fois moins que l’est celui de perdre la vie à bord de sa voiture, pour des distances de parcours équivalentes (Sivak et Flannagan,

248 238

205

235

178

Total

60 % 55 % 54 % 60 % 60 %

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

1960−1970 1970−1980 1980−1990 1990−2000 2000−2010 Décennie

Proportion (%)

Cause Erreur humaine Mécanique Météorologique Sabotage Autre

Figure 1.1 –Pourcentages d’accidents aériens mortels par décennie (de 1960 à 2010) dans le domaine de l’aviation commerciale, classés par cause. L’erreur humaine apparaît comme l’une des causes les plus fréquemment évoquées. Extrait et adapté dePlaneCrashinfo.com(2017)

Influences

organisationnelles Conditions

environnementales Prérequis à

l'erreur humaine Erreur humaine

Accident Accident

prévenu

Vulnérabilités latentes Vulnérabilités

actives

Dernières protections

(alarmes...)

Figure 1.2 – Le modèle de l’erreur de Reason. Tout accident provient d’une conjonction de vulnérabilités qui deviennent simultanémentactives. Adapté deReason(1990)

2003). Autrement dit, alors même que la sécurité aérienne atteint des sommets – uniques dans l’histoire de l’industrie –, la contribution de l’erreur humaine à ces risques semble ne pas diminuer, au point même d’apparaître comme une donnée incompressible. Au-delà des risques humains, la prévention des incidents/accidents comporte un enjeu financier considérable. Il n’existe pas, à ce jour, d’étude systématique évaluant le coût financier de l’erreur humaine.

Néanmoins, certains exemples sont éloquents. Ainsi, on estime que 92 % des collisions au sol, entre avions et véhicules de sol, sont attribuables à des erreurs de la part des opérateurs, et que ces collisions représentent un coût annuel total de 10 milliards de dollars, pour les compagnies aériennes (Lacagnina, 2007). En outre, le domaine aérien est en pleine expansion. Le volume du transport aérien s’accroît régulièrement, et devrait même doubler lors des deux prochaines décennies (Dismukes,2017). Cette évolution devrait s’accompagner d’une densification du trafic, tant au sol que dans les airs, et donc d’une augmentation des probabilités de collisions. Par ailleurs, et contrairement à un raisonnement intuitif, cette augmentation ne devrait pas être proportionnelle (c.-à-d. deux fois plus de risques pour deux fois plus de trafic), mais plutôt exponentielleà celle du trafic.

1.1. Qu’est-ce qu’une erreur humaine ?

Mais avant de poursuivre, il convient de préciser ce que nous entendons par « erreur ». Ces dernières années, un consensus très fort a émergé dans la communauté des Facteurs Humains, selon laquelle les erreurs commises par des opérateurs qualifiés, tels que des pilotes professionnels, des contrôleurs ou des mécaniciens, ne doivent pas être considérées comme des causes premières, mais plutôt comme symptômes (1) des défauts et limitations inhérents aux systèmes sociotechniques dans lesquels ils travaillent, et (2) des compromis qu’ils doivent réaliser entre sécurité et production des systèmes (Amalberti, 1996; Rasmussen et al., 1990; Reason, 1990; Woods et al., 1994). En d’autres termes, c’est l’ensemble des propriétés du système qui concourent à en préserver la sécurité : non seulement le comportement des opérateurs, mais aussi les influences organisationnelles ou les conditions environnementales qui pèsent sur leur activité. Cette conception de l’erreur est très bien illustrée par le modèle deReason(1990, Figure1.2), qui avance que tout accident provient, en fait, d’une conjonction de vulnérabilités (des différents niveaux du système), qui deviennent effectives simultanément.

1.2. L’émergence des erreurs de priorisation

Pour améliorer la sécurité des vols, et répondre à la densification du trafic que nous avons évoquée, l’industrie a depuis une cinquantaine d’années développé de nouvelles technologies d’aide et d’assistance, qui ont métamorphosé le cockpit. De nouveaux dispositifs ont fait progressivement leur apparition, parmi lesquels le pilote automatique (autopilot), l’auto- manette (auto-throttle), des systèmes pour favoriser l’anti-collision (CDTI), les communications (Datalink), la gestion générale du vol (FMS) ou encore le diagnostic de pannes (ECAM). Ces nouveaux dispositifs, s’ils se sont accompagnés d’une réduction drastique du nombre d’accidents/incidents aériens (Liu, 1997), ont en même temps profondément modifié les rôles et fonctions des opérateurs humains, et de nouveaux types d’erreur humaine sont apparus.

En particulier, compte tenu de l’augmentation du nombre de systèmes de contrôle à bord, les processus de gestion des tâches et d’allocation des ressources attentionnelles sont devenus centraux (Chou et al., 1996; Shappell et Wiegmann, 2000). Dans un rapport de 2014, la Flight Safety Foundation reconnaissait que les phénomènes de surveillance étaient impliqués dans un nombre important d’accidents aériens. Le crash du Colgan Air Flight 3407, survenue en 2009, et ayant amené la mort de 49 personnes, en est un exemple tragique. Dans son rapport, le National Transportation Safety Board (2010) relevait « un échec de l’équipage à surveiller la vitesse de l’appareil, en relation avec l’apparition d’un indicateur de faible-vitesse ».

Parmi les facteurs qui ont été identifiés comme pouvant contribuer à une surveillance inappropriée des systèmes, certains auteurs ont avancé des erreurs de priorisation (Jonsson et Ricks, 1995; Wilson, 1998). En général, on parle d’erreur de priorisation lorsqu’une tâche à faible priorité se voit allouer une quantité substantielle de ressources, au détriment d’une tâche à priorité élevée. Par exemple, dans le domaine du pilotage, il existe une règle simple de priorisation, que tout pilote novice doit apprendre : il s’agit de la règle ANCS (pour Aviate > Navigate > Communicate > Manage Systems). Cette règle simple spécifie une hiérarchie à visée normative, selon laquelle toute tâche appartenant à une catégorie (p.ex., piloter)doit avoir la priorité sur les tâches de catégorie inférieure (p.ex., communiquer). Par exemple, il tombe sous le sens que le maintien de l’avion dans les airs (Aviate) comporte une priorité plus grande que son orientation (Navigate). Cette règle est très bien connue des pilotes. Toutefois, comme le relèvent Colvin et al. (2005) et Funk (1991), nombreux sont les cas d’accidents ou d’incidents, où ce schéma n’est pas respecté. C’est le cas dans l’exemple suivant.

1.2.1. Exemple d’incident lié à une erreur de priorisation.

L’incident d’un Learjet 40, Stockholm (2008)

La description de l’incident s’appuie sur un rapport publié en 2010 parRosvall et Karlsson, membres duSHK(Statens haverikommission), le bureau d’investigation des accidents aériens Suédois.

Le vol auquel nous nous intéressons ici était un vol purement logistique entre Paris et Stockholm : il n’y avait pas de passagers à bord. Au moment de l’incident, le vol était guidé par radar et allait entreprendre une approche ILS de l’aéroport de Bromma (Stockholm). Le co-pilote était le PF (Pilot Flying) et manœuvrait par le biais du pilote automatique (ci-après PA), conformément aux instructions données par le contrôle aérien. Lorsqu’un nouveau cap – de 330° à gauche – a été donné, le PF a entré la nouvelle valeur de cap dans le PA. Toutefois, dans les faits, l’avion n’a pas changé de cap. Dans le même temps, l’équipage a été autorisé à débuter l’approche ILS et le mode d’atterrissage automatique (APPR) était actif. Les deux pilotes se sont alors affairés à la préparation de l’atterrissage (checklist). Lorsqu’ils ont réalisé qu’ils traversaient le circuit d’approche, le PNF (Pilot Not Flying; ici le commandant de bord), a repris le contrôle de l’appareil, désactivé le PA, et réalisé un virage abrupt à gauche, pour rejoindre le bon circuit. Pendant cette manœuvre, l’avion a entamé une descente très prononcée et involontaire. Deux antennes se trouvaient non loin, à une altitude de 1171 pieds, tandis qu’à son niveau le plus bas, l’avion avait atteint une altitude de 650 pieds. L’ATC a commencé à transmettre des avertissements à l’équipage, assortis d’un nouveau cap à suivre, et de l’ordre de remonter immédiatement – ce que les pilotes ont confirmé oralement. Malgré cela, l’avion continuait de descendre et l’alarme de proximité avec le sol (GPWS pour Ground Proximity Warning System) s’est alors déclenchée, menant le PNF à prendre informellement (sans utiliser la phraséologie standard) le contrôle du vol, et à initier un go-around vers la gauche. Après un retour à 2500 pieds, la procédure a pu recommencer, sans encombre jusqu’à l’atterrissage.

Le rapport a fait ressortir, dans ses conclusions « une erreur de priorisation et de répartition de la charge de travail entre les deux pilotes » (p.23). En particulier, le rapport a pointé que les pilotes, occupés à des procédures de préparation de l’atterrissage, n’ont pas pris le temps de vérifier le comportement de l’appareil après le changement (théorique) de cap. Or, le PA était en mode basique – ce que les deux pilotes n’avaient pas remarqué ; le cap était donc verrouillé, ce qui expliquait le comportement de l’avion. Pour finir, notons que le rapport a aussi pointé un manque potentiel de « programmes d’entraînement des pilotes à la compréhension et la gestion duPAet duFMS» (p.24), comme facteur pouvant expliquer ce défaut de priorisation.

1.2.2. Les différents visages de l’erreur de priorisation

L’exemple précédent illustre à la fois le rôle central de la priorisation dans la bonne tenue d’un système aussi complexe que le cockpit, mais aussi l’intrication manifeste entre la priorisation humaine et certaines des conséquences de l’interaction homme-automatisme. En effet, dans le cas du Learjet 40, le défaut de priorisation peut se voir rapproché d’un phénomène de complaisance envers les automatismes (complacency; Parasuraman et al., 1993; Wiener, 1981), puisque c’est bien un manque de surveillance de ces derniers qui a été mis en cause. Mais il n’y a pas que la complaisance qui puisse menacer la priorisation. D’autres phénomènes, tels que la tunnélisation attentionnelle, la persévération, la surdité inattentionnelle, ou encore l’entropie visuelle, peuvent, en fait, se voir interprétés en termes de priorisation. Ainsi, après avoir défini succinctement tous ces phénomènes, nous montrerons que tous ont, en commun, un défaut de priorisation.

Complaisance La complaisance peut être opérationnellement définie comme l’absence manifeste de réponse au dysfonction- nement d’un automatisme, en raison d’un « état psy- chologique [de l’opérateur], caractérisé par un faible niveau de suspicion » (Wiener, 1981). Cette confiance excessive amène généralement les opérateurs à allouer moins de ressources à la gestion des automatismes, qu’à la surveillance des paramètres basiques du vol, tel que l’attitude de l’appareil (Huettig et al., 1999; Diez et al., 2001; Sarter et al.,2007).

Tunnélisation attentionnelle

On parle de tunnélisation attentionnelle pour caracté- riser un comportement d’allocation de l’attention vers une zone spécifique du champ visuel, pour un temps excessif pouvant mener à la négligence critique d’autres informations (Régis et al., 2014; Wickens et Alexander, 2009). Ce phénomène a été identifié comme contribu- tif de nombreux accidents aériens, et notamment de collisions au sol sans perte de contrôle – ou accidents CFIT(controlled flight into terrainShappell et Wiegmann, 2003), souvent précédés par d’une allocation inappro- priée des ressources, ayant résultée en une négligence importante des indicateurs du comportement vertical de l’appareil.

Entropie visuelle Si la tunnélisation correspond à une focalisation exclu- sive et excessive des ressources, l’entropie visuelle pro-

cède, à l’opposé, d’une incapacité à fixer son atten- tion, résultant en un comportement visuel erratique.

De nombreuses études ont montré que, chez les pi- lotes, ces comportements visuels étaient souvent favo- risés par une charge de travail élevée (Di Nocera et al., 2007) et qu’ils résultaient en une diminution générale de la performance, par comparaison aux pilotes qui parvenaient à maintenir une allocation structurée de leurs ressources (van de Merwe et al., 2012;Vine et al., 2015).

Surdité

inattentionnelle

La surdité inattentionnelle correspond à l’incapacité manifeste, pour un opérateur, de détecter un stimulus auditif saillant. Ce phénomène est, en général, favorisé par la présence d’une charge perceptive visuelle élevée (Giraudet et al.,2015;Macdonald et Lavie,2011), d’une charge de travail plus forte (Dehais et al., 2014), ainsi que par un conflit entre les informations visuelles et auditives (Scannella et al., 2013).

Persévération Enfin, le terme de persévération a été employé pour caractériser la persistance d’un opérateur dans un comportement stratégique erroné, malgré la présence manifeste d’indices le contredisant (Dehais et al.,2017b;

Hall et al., 1982). Par exemple, en 2009, le co-pilote du tristement-célèbre crash du vol 447, entre Rio et Paris, avait tenté de maintenir son appareil en montée, en dépit de 70 alarmes de décrochage, suite au givrage des sondes Pitot ayant fortement perturbé les indicateurs de vitesse (BEA, 2012).

Toutes ces instances de l’erreur humaine ont ceci en commun que, par un jeu de raisons diverses (automatismes, charge de travail, charge perceptive, stress. . .), elles mènent toutes (1) à un dysfonctionnement manifeste de l’allocation des ressources, favorisant la négligence perceptive ou stratégique d’informations critiques, ainsi qu’à (2) une violation possible des règles de priorité élémentaires, et notamment de la règle ANCS. À ce stade, il n’est pas question d’avancer que la priorisation est un facteur causal des phénomènes que nous avons décrit. Simplement, nous souhaitons faire remarquer, par ce biais, que la priorisation, en tant que processus stratégique d’allocation des ressources, traverse tous ces phénomènes. À la limite, peu importe, pour l’instant, de savoir que la priorisation est une cause ou une conséquence (de la complaisance, de la tunnélisation etc.). Si, comme nous le postulons, la

priorisation est impliquée d’une façon ou d’une autre dans l’ensemble de ces phénomènes, il apparaît central d’en saisir le fonctionnement : c’est-à-dire à la fois la logique, au plan cognitif, mais aussi les facteurs d’influence, ainsi que les conséquences.

Toutefois, malgré l’importance de la priorisation, et sa contribution au maintien d’une performance acceptable dans les environnements complexes, il n’existe à notre connaissance aucune étude ayant tenté de déterminer, de façon fondamentale, les processus cognitifs supportant l’évaluation des priorités dans des environnements multitâches. Pourtant, la densification (du trafic) que nous avons évoquée ne fera qu’accentuer le rôle critique des activités de priorisation, et la probabilité que des erreurs en résultent. Dans la prochaine partie, nous étayerons cette proposition en montrant qu’il existe un lien direct entre la nature (complexe/dynamique) des systèmes les plus modernes, tels que le cockpit, et les exigences (de priorisation) qui, en retour, pèsent sur les opérateurs.

2. Les exigences cognitives des systèmes dynamiques

La révolution informatique que le monde a connue ces cinquante dernières années a profondément modifié la nature de la plupart des activités. Dans le domaine aéronautique comme dans d’autres domaines, l’implication toujours plus forte de systèmes automatisés a engendré une redéfinition fondamentale des rôles et fonctions assignables à l’opérateur humain. D’acteur principal de l’activité, il est devenu un superviseur de la bonne tenue des opérations.

Par exemple, dans le cockpit, le pilote ne manipule que très rarement les instruments de contrôle de l’appareil, mais s’occupe principalement de programmer, contrôler et ajuster les systèmes de navigation automatiques, qui prennent en charge ces tâches à sa place (voir Figure 1.3). Pour traduire cette évolution, Norman (1988) a employé le terme de « périphéralisation ». Ce dernier terme, qui signifie littéralement « mettre à la périphérie », a été défini comme un état psychobiologique complexe, résultant d’un usage intensif des automatismes, et débouchant sur l’impossibilité grandissante, pour l’opérateur humain, d’influencer directement le cours de l’activité d’un système (Wiener et Curry, 1980).

Ce phénomène ne concerne pas uniquement le contrôle direct de la situation, mais aussi tous les processus de traitement de l’information : acquérir des données, les analyser ou prendre des décisions, sont devenues autant d’opérations qu’il partage dorénavant avec des automatismes (Parasuraman et al.,2000). Ces évolutions, ainsi que l’ensemble des innovations associées, ont largement été documentées, dans des domaines aussi divers que

Albatros D-Va (1917)

Antonov An-12 (1959)

Airbus A-380 (2007)

Figure 1.3 – Un siècle d’évolution dans le cockpit : de l’Albatros D-V à l’Airbus A-380, en passant par l’Antonov An-12. Le glass cockpit de l’Airbus A-380 traduit une volonté de réduire l’encombrement visuel, caractéristique de cockpits plus traditionnels comme celui de l’Antonov An-12.

l’aviation (Spitzer, 2016), l’automobile (Walker et Stanton, 2017), la médecine (Carayon, 2016) ou la robotique (Sheridan,2016). Elles ont été porteuses d’une complexification¹ des systèmes, et ont été accompagnées d’un déplacement de l’intérêt des chercheurs, de la dimension physique (action) vers la dimension cognitive des situations (Dornheim,1992; Ricks et al., 1994). Pour citerJonsson et Ricks(1995) :

« Deux exemples sont représentatifs [. . .] Un vol transcontinental peut être entièrement programmé depuis l’aérogare, à l’aide du gestionnaire de vol [ou FMS pour flight management system], exonérant l’équipage de modifications manuelles par le biais du tableau de bord en cours du vol, ou bien – ce qui n’arrive quasiment plus – de piloter l’aéronef manuellement.

Sur le McDonnell Douglas MD-11, des reconfigurations successives à des états de panne peuvent avoir lieu sans aucune intervention humaine. Dans chacun de ces exemples, la performance des pilotes repose sur la surveillance des systèmes ainsi que l’évaluation de leur bon fonctionnement. En raison de ces avancées technologiques, les concepteurs sont obligés de tenir compte d’un certain nombre de questions, tels que la façon dont les pilotes surveillent la progression du vol, la compréhension qu’ils ont du fonctionnement du FMS, les informations dont ils ont besoin, ainsi que les processus cognitifs et les modèles mentaux qui supportent leur traitement de l’information. Ainsi, la cognition des pilotes a significativement gagné en considération, dans la conception des cockpits les plus modernes. »

Extrait et traduit deJonsson et Ricks(1995, p.1) Pour rendre compte de ces situations nouvelles, des concepts ont été mis en avant : on a parlé de « systèmes cognitifs conjoints » (Rasmussen et al., 1994), de « situations dynamiques » (Amalberti, 2001; Hoc, 2004b) ou encore d’« environnements multitâches » (Meyer et Kieras, 1997; Salvucci et Taatgen, 2011b). Par exemple, l’expression de « systèmes cognitifs conjoints » soutient l’idée que les tâches de l’opérateur ou des automatismes, peuvent n’avoir aucun sens si on les considère isolément, et qu’il est préférable de penser la tâche comme un tout dévolu à un système homme-automatisme, décomposée en sous-tâches, lesquelles sont alors distribuées entre les divers agents en

1. Complexe est un terme, emprunté au XIV^èsiècle, au latincomplexus, qui signifiait « fait d’éléments imbriqués ». Au XVI^èsiècle, le mot est repris comme adjectif pour qualifier tout ensemble qui se compose d’éléments hétérogènes. Contrairement à ce que véhicule le sens commun, complexe ne signifie pas compliqué (au sens de difficile), mais renvoie plutôt à la dimension protéiforme d’un ensemble (Rey,2011).Parler decomplexitépour une situation de travail, c’est donc mettre en avant, non pas la difficulté de l’activité qui y prend place, mais plutôt la difficulté à rendre compte de sa structure.

présence, qu’ils soient humains ou artificiels (sur la cognition distribuée, voir Stanton et al., 2006).

Du point de vue de l’opérateur humain, cette redistribution des tâches va de pair avec le renforcement du caractère dynamique de l’activité. En effet, est considéré dynamique tout système dont l’évolution des propriétés (physiques ou structurelles) comporte une logique intrinsèque, et de ce fait, n’est que partiellement contrôlé par les opérateurs (Samurcay et Hoc, 1988). Prenons l’exemple de la navigation. En mer, si tout le monde cesse le travail, cela n’empêchera pas l’activité desuivre son cours. La situation du bateau continuera d’évoluer, au gré des vents ou des courants ; il dérivera, selon une dynamique propre. Autrement dit, dans une telle situation, l’arrêt de l’activité humaine n’est pas l’arrêt de l’activité tout court². De même les automatismes, en externalisant une partie grandissante de l’activité, vient renforcer son caractère dynamique du point de vue de l’opérateur.

En outre, les automatismes ne sont, en général, pas les seuls systèmes externesque les opérateurs doivent gérer. On estime, par exemple, qu’au cours de son activité, un pilote entre en relation avec 6 systèmes différents, dont il doit articuler les logiques propres : parmi lesquels le système aérodynamique (l’avion en tant que mobile dans l’air) ; le système de propulsion (le potentiel énergétique de l’appareil) ; le trafic aérien ou encore le système interne à l’avion, c’est-à-dire ses équipements, son équipage et ses passagers (voirPinet, 2011).

De telles caractéristiques ne sont pas sans conséquence pour l’activité, et l’ensemble des régulations que les opérateurs y déploient. Mais avant de montrer pourquoi, il faut rappeler ce que l’on entend par « régulation ». Le terme existe depuis la fin du XIX^è siècle, où il désignait le « fait d’agir sur un système complexe et d’en coordonner les actions pour un fonctionnement correct et régulier » (Rey, 2011). Emprunté (et popularisé) par la théorie cybernétique dans les années 50 (Ashby, 1956), il est ensuite importé en psychologie du travail par Miller et al. (1960). La régulation y désigne alors l’ensemble des adaptations déployées par les opérateurs pour maintenir la poursuite du ou des but(s) assigné(s) au système de travail (Leplat, 2006), dans une boucle incessante de comparaison–exécution, prenant place jusqu’à ce que l’état-cible du système soit atteint. Cet aller-retour continu entre prise d’information et action peut être symbolisé par l’unité TOTE (Test-Operate- Test-Exit, Figure1.4). Reprenons l’exemple donné parMiller et al.(1960), d’un opérateur qui enfonce un clou. Dans un premier temps, l’opérateur « teste » (T) l’état du clou ; si celui-ci n’est pas conforme à son état-cible (pas suffisamment

2. Par opposition, on qualifie destatiquetout système dont la maîtrise et l’évolution sont entièrement dévolues aux opérateurs humains.

Figure 1.4 –L’unitéTOTEappliquée à l’enfonçage d’un clou (Miller et al.,1960, p.34)

enfoncé), il opère (O) un coup de marteau ; s’en suit un nouveau test (T) et ainsi de suite, jusqu’à ce que l’état du clou soit conforme à l’état-cible ; l’opérateur sort (exit, E) alors de son activité.

Il s’agit évidemment de l’exemple le plus simple. Celui où un seul opérateur contrôle le résultat de sa propre activité et la régule : c’est une situation monotâche et statique. Les situations qui nous intéressent sont au contraire multitâches et dynamiques. Multitâches, car le nombre d’opérations que les opérateurs doivent contrôler y est très élevé ; dynamique car l’état du système y évolue, pour partie, indépendamment de l’action directe des opérateurs, comme nous l’avons déjà dit. Dans ces situations, les activités régulatrices des opérateurs peuvent aussi être symbolisées comme des cycles de comparaison–

exécution. Néanmoins, cette unité d’analyse ne permet pas de rendre compte de la complexité de ces régulations, et il faut y ajouter au moins deux raffinements.

2.1. Situation dynamique et dédoublement du contrôle cognitif

La première conséquence des situations dynamiques sur les activités régulatrices des opérateurs, est undédoublement des processus de contrôle. En effet, si l’opérateur doit assurer la bonne tenue de l’ensemble des opérations, dans un système dynamique ces dernières ne sont plus toutes de son fait – et ce d’autant plus que sont impliqués des automatismes. Dans de telles situations, il ne s’agit plus seulement pour l’opérateur de contrôler « ce qu’il fait », mais aussi de contrôler « ce qui se passe » et, puisque sa situation est au sens littéral uneco-opérationdynamique, de déployer des processus de contrôle spécifiques, s’il souhaite maintenir une représentation satisfaisante de la situation (Hoc et al., 2000).

À ce propos, Amalberti (2001) avance qu’il existe au moins deux types de contrôle : un contrôleinterneet un contrôleexterne. Alors que le contrôle interne renvoie à la vérification et à la régulation des activités propres à l’opérateur (p.ex., décisions, actions), la notion de contrôle externe fait référence à la

Opérateur Cond. internes

Tâche Cond. externes Couplage

Contrôle interne

Contrôle externe Diagnostic et

exécution

Conséquences pour l'opérateur

Conséquences pour la tâche

Figure 1.5 – Cadre général pour l’analyse de l’activité, tiré de Leplat (2006). L’action de l’opérateur (au centre du schéma) résulte d’un couplage (ou compromis) entre les conditions externes de la tâche (p.ex., but, pression temporelle, conditions atmosphériques. . .) et les conditions internes de l’opérateur (p.ex., un état de fatigue). Les conséquences de l’action (en bas du schéma) sur la tâche/l’opérateur, font l’objet d’un contrôle externe/interne qui, le cas échéant, peut engendrer une nouvelle action corrective.

surveillance et à la régulation des opérations qui ont lieu dans l’environnement (externe) : autant les actions entreprises par d’autres, que les opérations soutenues par des automatismes. Or la complexification des systèmes de travail allant de pair avec une externalisation des opérations, le maintien d’une bonne conscience de la situation (au sens de Endsley, 1995) repose donc sur une exigence accrue de contrôle externe (Figure 1.5).

2.2. Le contrôle des ressources en situation multitâche

La seconde conséquence majeure de la complexité des environnements sur l’activité régulatrice des opérateurs émerge de leur caractèremultitâche.

Comme l’avance Rogers (1996), « à mesure que les systèmes deviennent plus intelligents et complexes, et que de plus en plus de tâches ou opérations automatisées doivent être gérées, on peut s’attendre à ce que la charge inhérente à la gestion des tâches par l’équipage augmente » (p.239). Aux tâches traditionnelles de contrôle et de surveillance de l’état de l’appareil,

viennent se surajouter de nouvelles tâches de communication et de gestion relatives aux automatismes, faisant augmenter immanquablement le demande attentionnelle pesant sur les opérateurs. Si, d’un côté, les automatismes fournissent à l’équipage des ressources externes additionnelles, ces ressources doivent, d’un autre côté, être correctement gérées, ce qui accroît l’importance des processus de gestion des tâches, du côté des opérateurs.

Au-delà de cette exigence accrue sur les processus de gestion des tâches, l’augmentation du nombre de tâches va de pair avec une sur-sollicitation de certaines ressources. En effet, non seulement la gestion des automatismes peut solliciter des ressources déjà utilisées par ailleurs, mais de surcroît ces tâches nouvelles ont un caractère commun : la plupart sollicitent les ressources visuelles des opérateurs, qui doivent régulièrement les surveiller pour en contrôler l’état, et engager une action corrective le cas échéant. Dans le cockpit traditionnel, les sensations visuelles, auditives et tactiles, jouaient toutes un rôle important dans la transmission de l’information aux pilotes. Au contraire, les cockpits modernes imposent une pression plus grande sur la modalité visuelle, si bien que l’organisation de l’information spatiale est devenue une question centrale chez les concepteurs (Braune et al., 1991; Ricks et al., 1994, 1991). Par exemple, selon le principe de compatibilité-proximité (Wickens et Carswell, 1995), un isomorphisme doit être établi entre la proximité spatiale des indicateurs, et leur proximité « mentale ».

Quoiqu’il en soit, comme le soulignait, Billings (1996), la modernisation des cockpits a engendré, dans les faits, une augmentation de « l’information à acquérir et traiter, pour s’assurer de l’état de l’aéronef et de ses automatismes».

En conséquence, la priorisation y tient une place plus importante ; elle requiert plus de temps et d’effort, et porte sur un ensemble plus important de tâches (Wilson, 1998). Ces contraintes, inhérentes à la dimension multitâche de ces situations, seront développées plus longuement au prochain chapitre (p.23).

3. Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons montré que la priorisation tient un rôle central dans les comportements d’allocation des ressources en situation complexe, et s’est trouvé impliquée dans nombre d’accidents/incidents aériens. En outre, nous avons montré que l’importance prise par la priorisation est à mettre en relation avec la nature complexe et dynamique des systèmes sociotechniques modernes. En particulier, nous avons avancé que l’agentivité³ toujours plus

3. Le terme « agentivité » provient de l’anglaisagency, que l’on peut traduire littéralement par « pouvoir d’agir ». Il s’agit de la faculté d’un dispositif ou d’une personne à influencer le système dont il fait partie.

forte des interfaces intensifie les besoins de supervision de la part d’un opérateur humain dont les ressources sont limitées.

Dans le chapitre suivant, nous passerons en revue un ensemble de travaux qui montrent comment les limitations du système de traitement de l’information humain, peuvent permettre d’expliquer les menaces qui pèsent sur la performance des opérateurs, dans de tels systèmes. Nous montrerons alors l’importance des processus de contrôle cognitif dans le maintien d’une performance acceptable, mais aussi l’exigence de priorisation qui les traverse.

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La performance humaine en situation multitâche

1 Les limites architecturales de l’opérateur humain. . . 24 1.1 L’hypothèse d’un canal unique. . . 25 1.2 La théorie d’une ressource unitaire. . . 27 1.3 La théorie des ressources multiples . . . 31 1.4 Les modèles computationnels de la performance multitâche . . . 34 2 Le contrôle en situation multitâche. . . 36 2.1 Mises en évidence du contrôle . . . 37 2.2 Unité et diversité du contrôle . . . 39 3 La priorisation comme dimension évaluative du contrôle. . . 44 4 Conclusion. . . 46

Dans la présent chapitre, nous passerons en revue un ensemble de travaux portant sur la performance humaine en situation multitâche. Cette revue permettra de mettre en perspective l’ensemble des limitations de traitement de l’information qui pèsent sur l’activité des opérateurs en situation complexe.

Nous verrons, en outre, que face à la densité de ces situations, les opérateurs disposent de processus de contrôle qui lui permettent de limiter, voire dépasser les effets délétères d’une activité multitâche sur leur performance. Enfin, nous montrerons que la priorisation, en tant que processus cognitif, pourrait permettre de comprendre pourquoi et comment ce contrôle est orienté : vers quelle tâche, quel but etc.

Le terme « multitâche » désigne toute situation où l’individu doit partager son temps entre plusieurs tâches. Cette première définition renvoie à une multitude de situations que l’on distingue habituellement en fonction de la fréquence des permutations de tâches (Salvucci et Taatgen, 2011b). Lorsque cette fréquence est relativement élevée, on parle d’exécution concurrente entre

secondes minutes heures

Multitâche concurrent Multitâche séquentiel conduire

et parler

écouter et prendre des notes

jouer à un jeu et

parler à un ami écrire et lire ses e-mails

cuisiner et lire un livre

Temps entre deux permutations de tâches

Figure 2.1 –Lecontinuumdes situations multitâches. Traduit deSalvucci et Taatgen(2011b)

deux ou plusieurs tâches. Dans ces situations, les individus permutent très souvent entre des tâches qu’ils réalisent presque simultanément. En général, l’exécution y prend place sur un mode dégradé, dans la mesure où l’individu y réalise un partage de ses ressources, qui sont par définition limitées (Meyer et Kieras, 1997; Wickens, 2002, ; voir section 1, ci-dessous). Lorsque la fréquence des permutations est relativement faible, on parle d’exécution séquentielle.

C’est, par exemple, la dynamique du travail de bureau – où les individus passent un temps relativement important (de quelques minutes à plusieurs heures) sur une tâche (d’écriture par exemple), avant de passer à une autre tâche, revenant peut-être, un peu plus tard, à la première tâche etc.

Toutefois, si ces catégories sont commodes pour faire la description des situations multitâches, il reste que la réalité est plus complexe, par au moins deux aspects. Tout d’abord, les situations n’y sont pas toujours extrêmes, et sont toujours à resituer sur un continuum entre séquence et concurrence (Figure 2.1). En outre, l’activité se présente souvent comme un « mélange » de séquences et de concurrence. Ainsi, dans un ensemble de tâches à réaliser, un individu pourra établir une planification et traiter la plupart des tâches de façon séquentielle, tout en traitant certaines perturbations (inattendues) sur un mode concurrent.

1. Les limites architecturales de l’opérateur humain

Dans cette partie, nous passerons en revue un ensemble de résultats et théories issus de la littérature sur le traitement concurrent de plusieurs stimulations. Cette revue dresse un tableau des limitations qui pèsent potentiellement sur le traitement humain de l’information en situation multitâche. Cette section s’inspire largement d’un travail effectué par Meyer et Kieras(1997, pp. 1–13).